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[Table_MainInfo]

基金研究

证券研究报告

专题报告 2018 年 9 月 15 日

[Table_Title] 相关研究

[Table_ReportInfo] 公募基金的工具属性评级系列专题（一）：

他山之石之美国工具化产品发展趋势 2018.8.26 公募基金的工具属性评级系列专题（二）：

十字路口，工具属性评价先行 2018.9.3

首席分析师：高道德 SAC 编号: S0850511010035 电话：021-23219569

Email: gaodd@htsec.com 首席分析师：倪韵婷 SAC 编号:S0850511010017 电话: 021-23219419 Email: niyt@htsec.com 高级分析师：宋家骥 SAC 编号: S0850516080001 电话: 021-23212231 Email: sjj9710@htsec.com

公募基金的工具属性评级系列专题（三）：

工具属性评级方法介绍 [Table_Summary] 投资要点：

工具属性产品评级对象：我们基于产品投资目标是否以超越业绩比较基准为

目标，将其分为两类评级对象分别予以评级。特别的，对于增强指数型基金，

我们将其放在以超越业绩比较基准表现为目标的评级对象中进行评级。其中

以跟踪业绩比较基准表现为目标的产品的评级类型需属于复制股票指数型基

金、股票 ETF、股票 ETF 联接、商品 ETF、商品 ETF 联接、复制债券指数

型基金、债券 ETF、债券 ETF 联接；以超越业绩比较基准表现为目标的产品

的评级类型需属于主动股票开放型基金、增强股票指数型基金、强股混合型

基金。

工具属性产品评级指标：为了更好的刻画工具属性特征，我们选取了跟踪误

差、信息比率、相对基准的最大亏损比例、基金经理稳定性等指标对基金的

风格稳定性、获取超额收益的能力以及超额收益稳定性做出评价。

工具属性产品评级方法：以跟踪业绩比较基准表现为目标的产品主要根据过

去一年的年化跟踪误差指标进行评级。对以超越业绩比较基准表现为目标的

产品评级时，需要结合四项指标共同进行评级。

2018年二季度公募基金的工具属性评级结果分析：截止至2018年二季度末，

以跟踪业绩比较基准表现为目标的基金样本中共有 269 只基金。其中，评级

为五星的产品共 176 只，在全部样本中的占比为 65.43%；评级为四星的产

品共 73 只，占比为 27.14%。以超越业绩比较基准表现为目标的基金样本中

共有 375 只产品。其中，评级为五星的产品共 31 只，在全部样本中的占比

为 8.27%；评级为四星的产品共 39 只，占比为 10.40%。且在工具属性越强

的基金中，机构投资者的占比越高。以超越业绩比较基准表现的基金评级来

看，获得五星评级的基金在2017年底的机构投资者占比的平均值为37.33%，

而一星基金的平均机构投资者占比仅为 11.57%，两者相差 25 个百分点。说

明很多机构资金已经开始关注风格稳定、超额收益稳定的基金。未来随着养

老金等机构投资者的占比抬升，具备工具属性的产品中机构占比有望进一步

上升。

风险提示：本报告基于基金历史数据进行的客观分析点评，不构成任何投资

建议。

基金研究 专题报告 2

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目 录

1. 评级对象 ............................................................................................................... 4 1.1 以跟踪业绩比较基准表现为目标的产品 ......................................................... 4 1.2 以超越业绩比较基准表现为目标的产品 ......................................................... 4

2. 评级指标 ............................................................................................................... 5 2.1 跟踪误差 ...................................................................................................... 5 2.2 信息比率 ...................................................................................................... 5 2.3 相对基准的最大亏损比例.............................................................................. 5 2.4 指标的融合 .................................................................................................. 6 2.5 基金经理稳定性 ........................................................................................... 6

3. 评级方法 ............................................................................................................... 6 3.1 以跟踪业绩比较基准表现为目标的产品 ......................................................... 6 3.2 以超越业绩比较基准表现为目标的产品 ......................................................... 7

4. 2018 年二季度公募基金的工具属性评级结果分析 .................................................. 8 4.1 以跟踪业绩比较基准表现为目标的产品 ......................................................... 8 4.2 以超越业绩比较基准表现为目标的产品 ......................................................... 9

5. 风险提示 ............................................................................................................. 10

基金研究 专题报告 3

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图目录

图 1 以跟踪业绩比较基准表现为目标的产品的跟踪误差分布（截止至 2018Q2） .. 9

图 2 以超越业绩比较基准表现为目标的产品的跟踪误差分布（截止至 2018Q2） .. 9

图 3 工具属性产品中机构投资者占比（截止至 2018Q2）..................................... 10

表目录

表 1 以跟踪业绩比较基准表现为目标的产品评级规则 ............................................ 7

表 2 以超越业绩比较基准表现为目标的产品中各类评级的基金数量占比 ............... 8

表 3 以跟踪业绩比较基准表现为目标的产品中各类评级的基金数量占比（截止至

2018Q2） ................................................................................................................. 8

表 4 以超越业绩比较基准表现为目标的产品中各类评级的基金数量占比（截止至

2018Q2） ................................................................................................................. 9

表 5 不同基准类型的基金跑赢业绩比较基准的比例（截止至 2018Q2） .............. 10

基金研究 专题报告 4

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在《公募基金的工具属性评级系列专题》的前两篇报告中，我们详细分析了近年来

美国投资基金的工具化发展趋势以及目前我国开展公募基金的工具属性评价的意义。从

选择端，工具属性评价能够更加准确的分析公募基金的风险和获取超额收益的能力，为

机构投资者和个人投资者提供更加高效的研究支持，同时也为其提供了风险收益特征较

为明确的基金池；从基金经理端，工具属性评价可以引导合理的基金经理考核机制。工

具属性评价可以将基金经理追求相对+绝对收益的矛盾行为简化为紧跟基准指数、专注

超额收益的投资策略，使得基金经理无需进行低效的择时操作，坚持自己的投资计划，

从本源处减小基金经理的业绩压力，进而提升其投资效率；从产品设计端，工具属性评

价可以进一步明确基准对于投资组合的风险暴露情况和获取稳定超额收益能力的作用，

强化公募基金市场的基准理念，引导基金行业遵循基准的发展。

因此，海通证券研究所金融产品研究中心从 2018 年二季度开始推出《海通证券-公募基金的工具属性评级一览》系列评级报告，每季度更新评级结果，为广大投资者提供

更加深入的研究支持。在我们制定评级规则时，主要依据证监会发布的《养老目标证券

投资基金指引(试行)》中相关规定，同时结合我们的基金分类，制定出相应的评级对象、

评级指标、评级方法等。本文中，我们将对工具属性评级规则进行详细介绍，同时也对

2018 年二季度的评级结果做出分析。

1. 评级对象 我们认为工具属性产品不仅包含以跟踪业绩比较基准表现为目标的指数型基金，也

包含了风格特征明确并且以超越业绩比较基准表现为目标的主动管理型基金。不过由于

两类基金的投资目标不同，各类风险收益指标也存在明显的分化，难以在同一个评级框

架下进行评级，因此我们基于产品投资目标将其分为上述两类评级对象分别予以评级。

特别的，对于增强指数型基金，我们将其放在以超越业绩比较基准表现为目标的评级对

象中进行评级。

1.1 以跟踪业绩比较基准表现为目标的产品

将同时满足以下条件的基金纳入以跟踪业绩比较基准表现为目标的评级样本中：

a）基金的评级类型需属于复制股票指数型基金、股票 ETF、股票 ETF 联接、商品

ETF、商品 ETF 联接、复制债券指数型基金、债券 ETF、债券 ETF 联接；

b）截至评级日，基金需成立满 15 个月（考虑 3 个月建仓期，评价期 1 年）；

c）截至评级日，基金最近一个季末规模不低于 1 亿元；

d）基金需要有可被市场公开获得的业绩比较基准，业绩比较基准结构简单且可计

算。

1.2 以超越业绩比较基准表现为目标的产品

由于目前债券指数的代表性不够，主动债券基金相比基准普遍显著偏离，因而在该

类产品评价时我们仅考虑了权益型产品。更进一步，契约赋予不同股混产品的仓位变动

幅度差异较大，而我们认为作为工具属性产品，应该维持在相对较高的股票仓位，因此

我们以股票仓位下限在 60%以上的样本作为评价对象。

综上所述，将同时满足以下条件的基金纳入以超越业绩比较基准表现为目标的评级

样本中：

a）基金的评级类型需属于主动股票开放型基金、增强股票指数型基金、强股混合

型基金；

基金研究 专题报告 5

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b）截至评级日，基金需成立满 27 个月；（考虑 3 个月建仓期，评价期 2 年）

c）基金最近两年平均季末规模需不低于 2 亿元，且截至评级日，基金最近一个披

露的季末规模不低于 2 亿元；

d）基金需要有可被市场公开获得的业绩比较基准，业绩比较基准结构简单且可计

算。

2. 评级指标 为了更好的刻画工具属性特征，我们选取了跟踪误差、信息比率、相对基准的最大

亏损比例、基金经理稳定性等指标对基金的风格稳定性、获取超额收益的能力以及超额

收益稳定性做出评价，从不同的角度来进行评价。

2.1 跟踪误差

基金的跟踪误差是指基金收益率与基准收益率之间的偏差的标准差，能够衡量基金

表现与基准表现之间的偏离情况，跟踪误差越大，说明基金的净值率与基准组合收益率

之间的差异越大，并且基金经理主动投资的风险越大。这里基准收益率使用在基金合同

中给出的业绩比较基准的收益率。

具体计算时，首先计算每日基金收益率与基准收益率之间的跟踪偏离度：

tmtiti RRTD ,,,

其中， tiTD , 表示基金 i 在 t 日内的跟踪偏离度， tiR , 为基金 i 在 t 日内的净值增长率，

tmR , 为业绩比较基准在 t 日内的净值增长率。随后计算区间内的年化跟踪误差：

2501

1

1

2,

T

titi

anni TDTD

TTE

其中， anniTE 表示基金 i 在区间内的年化跟踪误差， iTD 表示基金 i 的跟踪偏离度的

样本均值，T 为区间内的天数。

2.2 信息比率

信息比率是传统的风险调整后收益指标，代表了非系统性风险调整后的超额收益，

衡量基金单位跟踪误差带来的超额收益。信息比率越高，表明该基金表现持续优于业绩

比较基准的程度越高。计算公式为：

anni

anniann

iTETD

IR

其中， anniTD 为基金 i 的年化超额收益率， ann

iTE 表示基金 i 在区间内的年化跟踪误

差。

2.3 相对基准的最大亏损比例

最大回撤率指的是在样本考察周期内基金净值收益率回撤幅度的最大值，一般用来

描述投资者在一段时间内购买基金时可能出现的最糟糕的情况，也是最极端可能的亏损

情况。这里我们借用最大回撤率的概念，通过基金相对基准的最大亏损比例，来衡量一

段时间内基金相对于基准的表现可能出现的最糟糕的情况。相对基准的最大亏损比例的

基金研究 专题报告 6

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具体计算公式为：

1

2

1

2

21 ,

,

,

,mintBM

tBM

ti

ti

tti NAVNAV

NAVNAV

MaxLoss

其中，1,tiNAV 为 1t 日基金 i 的单位净值,

1,tBMNAV 为 1t 日业绩比较基准的单位净值，

1t 为时间区间内任一时点， 2t 为时间区间内晚于 1t 的任一时点。

2.4 指标的融合

对于信息比率以及相对基准的最大亏损比例两项指标，我们将其融合成为综合表现

指标，从而全面衡量超额收益在收益和风险端的表现。指标融合时，我们采取了标准分

加权的方式，主要是解决不同量纲无法相加的问题，计算方法如下：

j

jjpjp

XXZ

,

,

其中， jpZ , 为 p 基金 j 指标的标准分， jpX , 为 p 基金 j 指标的实际值， jX 为样本基金在 j 指标的均值， j 为样本基金在 j 指标的标准差。此外，在指标加权过程中，对

上述两个指标均设定 50%的权重。

2.5 基金经理稳定性

除了从风险和收益的角度来刻画基金的工具型属性以外，还需要对基金投资管理的

稳定性进行衡量，这里我们提出用基金经理的稳定性指标来衡量基金经理发生变更的情

况，变更越频繁或者距离评级日越近，则扣分越多。这里变更包括新基金经理入职，老

基金经理离职，以及新老基金经理替换等。

具体计算时，若基金经理发生变更距离评级日已有 K 个月，K<24 的，应扣除标准

分 K 241 。此外，考虑到多基金经理管理以及多人次变更的情况，每次变更时需计

算调整因子与标准分的乘积。调整因子计算公式如下：

日基金经理人数日基金经理人数，

日离职基金经理人数日入职基金经理人数，

TTTT

1maxmax

最后，将基金在一段时间内所有基金经理变更时的扣分加总，得到该只基金的基金

经理稳定性指标最终得分。

3. 评级方法

3.1 以跟踪业绩比较基准表现为目标的产品

以跟踪业绩比较基准表现为目标的产品主要是指数型产品，具备天然的工具属性，

以配置价值为主，并不需要其获取超额收益。此外，基金经理变更对此类产品的影响也

微乎其微。因此对该类产品评级时，主要依据过去一年的年化跟踪误差指标。

在评级时，我们首先计算出全部样本基金的年化跟踪误差，以及其样本均值 和样

本标准差 ，随后按照每个基金的跟踪误差所处的分布对其评级。具体如下表：

基金研究 专题报告 7

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表 1 以跟踪业绩比较基准表现为目标的产品评级规则 年化跟踪误差分布 评级

五星

, 四星

2, 三星

3, 二星

3 一星

资料来源：海通证券研究所

3.2 以超越业绩比较基准表现为目标的产品

对以超越业绩比较基准表现为目标的产品评级时，需要结合上述四项指标共同进行

评级。

五星基金的评选

首先，在评级样本中，根据过去两年的年化跟踪误差指标由小到大进行排序，选择

排序靠前的总评级对象数量的 15%的基金；

其次，在上述选择出的基金中，根据过去两年的综合表现指标由大到小进行排序，

选择排序靠前的 2/3，作为五星基金。

四星基金的评选

首先，在评级样本中，扣除五星基金后，根据过去两年的年化跟踪误差指标由小到

大进行排序，选择排序靠前的总评级对象数量的 15%的基金；

其次，在上述选择出的基金中，根据过去两年的综合表现指标由大到小进行排序，

选择排序靠前的 2/3，作为四星基金。

三星基金的评选

首先，在评级样本中，扣除五星基金和四星基金后，根据过去两年的年化跟踪误差

指标由小到大进行排序，选择排序靠前的总评级对象数量的 30%的基金；

其次，在上述选择出的基金中，根据过去两年的综合表现指标由大到小进行排序，

选择排序靠前的 2/3，作为三星基金。

二星基金和一星基金的评选

首先，在评级样本中，扣除五星基金、四星基金和三星基金后，根据过去两年的年

化跟踪误差指标由小到大进行排序，选择排序靠前的总评级对象数量的 45%的基金；

其次，在上述选择出的基金中，根据过去两年的综合表现指标由大到小进行排序，

选择排序靠前的 2/3，作为二星基金。最后，将剩余的评级样本作为一星基金。

因此，各类评级的基金数量占比如下表所示。

基金研究 专题报告 8

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表 2 以超越业绩比较基准表现为目标的产品中各类评级的基金数量占比 评级 占比

五星 10%

四星 10%

三星 20%

二星 30%

一星 30%

资料来源：海通证券研究所

对上述评级结果的调整

根据评级样本的相对基准的最大亏损比例指标、以及基金经理稳定性指标对上述评

级结果进行调整。第一，若评级样本的相对基准的最大亏损比例指标低于全样本该指标

前 40%分位点的，评级不高于三星；若评级样本的相对基准的最大亏损比例处于全样本

该指标前 40%分位点到前 20%分位点的，评级不高于四星。第二，若评级样本的基金经

理稳定性指标得分小于-12分，则对应评级下调一级；若基金经理稳定性指标得分小于-24分，则对应评级下调两级，下调后基金的评级最低为一星。

4. 2018 年二季度公募基金的工具属性评级结果分析

4.1 以跟踪业绩比较基准表现为目标的产品

截止至 2018 年二季度末，以跟踪业绩比较基准表现为目标的基金样本中共有 269只基金。其中，评级为五星的产品共 176 只，在全部样本中的占比为 65.43%；评级为

四星的产品共 73 只，占比为 27.14%。

表 3 以跟踪业绩比较基准表现为目标的产品中各类评级的基金数量占比（截止至 2018Q2） 评级 个数 占比

五星 176 65.43%

四星 73 27.14%

三星 12 4.46%

二星 4 1.49%

一星 4 1.49%

总计 269 100%

资料来源：Wind，海通证券研究所

样本基金年化跟踪误差分布情况

从样本基金的年化跟踪误差分布情况来看，超过半数的基金的年化跟踪误差小于

1%，中位数为 0.97%，算术平均值为 1.27%。个别跟踪误差较大的产品主要是受到权

重股长期停牌的影响。

基金研究 专题报告 9

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图1 以跟踪业绩比较基准表现为目标的产品的跟踪误差分布（截止至 2018Q2）

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

40%

45%

(0,0.5%] (0.5%,1%] (1%,1.5%] (1.5%,2%] (2%,3%] (3%,)

资料来源：Wind，海通证券研究所

4.2 以超越业绩比较基准表现为目标的产品

截止至 2018 年二季度末，以超越业绩比较基准表现为目标的基金样本中共有 375只产品。其中，评级为五星的产品共 31 只，在全部样本中的占比为 8.27%；评级为四

星的产品共 39 只，占比为 10.40%；评级为三星的产品共 61 只，占比 16.27%。

表 4 以超越业绩比较基准表现为目标的产品中各类评级的基金数量占比（截止至 2018Q2） 评级 个数 占比

五星 31 8.27%

四星 39 10.40%

三星 61 16.27%

二星 101 26.93%

一星 143 38.13%

总计 375 100%

资料来源：Wind，海通证券研究所

样本基金年化跟踪误差分布情况

从样本基金的年化跟踪误差来看，超过半数的基金的年化跟踪误差小于 10%，但同

时也有 29 只产品的年化跟踪误差超过 15%，说明仍存在管理人并不重视业绩比较基准

的情况，又或者是业绩基准与基金经理的实际操作风格并不匹配。

图2 以超越业绩比较基准表现为目标的产品的跟踪误差分布（截止至 2018Q2）

0%

10%

20%

30%

40%

50%

(0,5%] (5%,10%] (10%,15%] (15%,20%] (20%,)

资料来源：Wind，海通证券研究所

基金研究 专题报告 10

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样本基金跑赢业绩比较基准的情况

从样本基金表现相对于业绩比较基准的表现来看，截止 2018 年 6 月 30 日，过去 2年，战胜基准的基金不足一半。其中，以宽基指数作为业绩比较基准的基金中，有 46.25%的基金跑赢了基准；而在以行业主题指数作为基准的基金中，跑赢的比例较高，达到

61.76%。

表 5 不同基准类型的基金跑赢业绩比较基准的比例（截止至 2018Q2） 基准类型 跑赢基准的基金个数 样本基金总数 跑赢基准的基金比例

宽基 142 307 46.25%

沪深 300 105 226 46.46%

中证 500 7 9 77.78%

中证 700 7 11 63.64%

中证 800 9 21 42.86%

其他宽基 14 40 35.00%

行业主题 42 68 61.76%

总计 184 375 49.07%

资料来源：Wind，海通证券研究所

机构投资者青睐工具型属性较强的产品

我们统计了各星级基金在 2017 年底和 2018 年二季度末的机构投资者占比，可以

看到，在工具属性越强的基金中，机构投资者的占比越高。比如说，获得五星评级的基

金在 2017 年底的机构投资者占比的平均值为 37.33%，而一星基金的平均机构投资者

占比仅为 11.57%，两者相差 25 个百分点。此外，到 2018 年二季度末，五星评级基金

的机构投资者占比已经上升到 42.21%，这也说明很多机构资金已经开始关注风格稳定、

超额收益稳定的基金。未来随着养老金等机构投资者的占比抬升，具备工具属性的产品

中机构占比有望进一步上升。

图3 工具属性产品中机构投资者占比（截止至 2018Q2）

12%14%

21%

32%

37%

12%

17%

24%

33%

42%

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

40%

45%

一星 二星 三星 四星 五星

机构投资者占比均值(2017Q4) 机构投资者占比均值(2018Q2)

资料来源：Wind，海通证券研究所

5. 风险提示 本报告基于基金历史数据进行的客观分析点评，不构成任何投资建议。

基金研究 专题报告 11

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信息披露 分析师声明

[Table_Analysts] 高道德 金融工程与产品研究 倪韵婷 金融产品研究团队 宋家骥 金融产品研究团队

本人具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格，以勤勉的职业态度，独立、客观地出具本报告。本报告所采用的数据和信息

均来自市场公开信息，本人不保证该等信息的准确性或完整性。分析逻辑基于作者的职业理解，清晰准确地反映了作者的研究观点，

结论不受任何第三方的授意或影响，特此声明。

海通证券研究所金融产品研究中心声明

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客观地出具本报告。本报告所有信息均来源于公开资料，本中心力求准确可靠，但对这些信息的准确性及完整性不做任何保证。评价

结果不受任何第三方的授意或影响。基金评价结果不是对基金未来表现的预测，也不应视作投资基金的建议。本报告不构成个人投资

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心所属的海通证券股份有限公司控股海富通基金管理公司，参股富国基金管理公司，本中心秉承客观、公正的原则对待所有被评价对

象，并对可能存在的利益冲突制定了相关的措施。本声明及其他未尽事宜的详细解释，敬请浏览海通证券股份有限公司网站（http：//www.htsec.com），特此声明。

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